Если вы технический ИТ инженер, то почти неважно, на какой вы позиции или какой у вас уровень экспертизы — вы, скорее всего, работаете с техническими логами. Аналитики, разработчики, DevOps, QA работают с логами почти каждый день, потому что это простой, но мощный способ контроля систем и сервисов.
Многие техники работы с логами несложны, но их понимание является необходимым в ИТ.
В этой статье я хочу рассмотреть 2 случая, связанных с логами.
Всего через несколько недель после того, как Figure.ai объявила о прекращении сотрудничества с OpenAI, стартап из Кремниевой долины анонсировал Helix — готового к коммерческому использованию робота-гуманоида. Вот только это не просто человекообразная железяка, а обучаемый робот с «коллективным разумом», который обучается на знаниях каждой единицы своего роя. И ориентирован на то, чтобы выполнять ваши приказы.
Я более‑менее знаю пять языков, на четырех пишу, читаю и общаюсь, на одном читаю и криво общаюсь, еще пару-тройку языков понимаю — они в архиве. Все, что здесь написано, это мой личный опыт, а не «байки из интернета» или компиляция ИИ.
Так случилось, что мы с вами живём в историческую эпоху, когда мир постоянно поляризуется. Из него словно исчезают полутона. Нейтралитет сохранять всё сложнее, общество требует четких позиций и однозначных действий под флагами той или иной идеи. В новостной ленте соседствуют посты про достижения Sweet Baby Inc. в достижении всеобщей толерантности и приходы правых и консервативных партий в ряде стран. И это не говоря про гораздо более близкие и болезненные события.
Я нашла свою первую работу тестировщика в 37 лет, с гуманитарным образованием, без коммерческого опыта и без курсов. В этой статье хочу показать все максимально объективно – и успехи, и разочарования на этом пути.
18 мая 2021 года я отправила первый отклик на вакансию тестировщика, а 2 мая 2024 года вышла на свою первую работу в этом качестве. В промежутке между этими событиями я работала на предыдущей работе и самостоятельно изучала тестирование.
Я искала работу через hh.ru и за эти без малого три года:
откликнулась на 332+ вакансии
получила 22 хэдхантеровских «приглашения»
Привет!
Представляем вашему вниманию дорожную карту для изучения языка программирования C++. Идея дорожной карты возникла после проведения десятков собеседований молодых разработчиков, которые претендовали на роль Junior Developer C++, но обладали довольно слабой подготовкой. Часто можно наблюдать, что у молодых разработчиков формируется некорректное представление о языке по нижеперечисленным причинам:
поверхностное изучение в ВУЗе, мнимое представление о том, что C++, это просто "Си с классами"
Когда я приступила к изучению Data Science (сейчас автор статьи CAN | Geoscience BSc undergrad student | Software Dev graduate), — прим. перев.), я читала практически каждую статью по этой теме, которая попадала в мои руки. В большинстве случаев это были вдохновляющие статьи других людей, которые смогли обучиться профессии дата-сайентиста самостоятельно.
В этих статьях было полным-полно информации о счастливчиках, которые, не имея IT-образования, преодолели все преграды и проблемы и стали дата-сайентистами в течение нескольких месяцев. Само собой, большинство авторов таких статей затем устраивались в крупные компании класса FAANG.
Читать полностью »
Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли (отдельно планирую потом детальные статьи по отдельным темам).
Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился.
Читать полностью »
Альберт Эйнштейн
Каждому, кто серьёзно занимается машинным обучением, необходимо научиться понимать то, что публикуется в научных статьях. Подобные публикации делают учёные, находящиеся на переднем крае исследований в соответствующих областях. Это — искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence), машинное обучение (ML, Machine Learning), глубокое обучение (DL, Deep Learning) и многие другие сферы.
Для того чтобы оставаться в курсе последних открытий и расширять собственные знания, нужно обладать научным складом мышления и соответствующими привычками. Технологии AI, ML и DL развиваются с невероятной скоростью. Поэтому нам нужно, чтобы не отставать от прогресса, запастись соответствующими знаниями. Эти знания можно получить только в ходе работы с научными публикациями.
Здесь вы найдёте руководство по эффективной работе с научными статьями. В частности, мы остановимся на следующих темах:
В этой статье Sub Lead Localization Manager компании Plarium Krasnodar Эльвира Шарипова рассказывает о том, как она проходила онлайн-обучение по программе Localization: Customizing Software for the World. Зачем матерому локализатору становиться студентом? Какие сложности ожидают на курсах? Как обучаться в США без TOEFL и IELTS? Все ответы под катом.
